一、基本信息表

二、教学目标与学情分析

（一）学情分析

本课程面向物联网工程专业大三下学期的学生，学生在学习本门课程前，已经完成了物联网专业大部分专业知识和技能的学习，具备物联网感知、物联网通信、嵌入式编程等基础，能够自主完成物联网系统“三端两流”的搭建，具有较强的物联网知识基础和实践能力。但从学生实训学期和实践学期课程设计的作品来看，90%以上的学生都只完成了获取感知数据并上传至控制端的过程，并没有对数据进行任何处理，缺少从大量数据中获取有用信息的环节，说明学生缺乏数据处理意识，多数同学对于物联网的理解仅限于获取大量的感知数据。并且绝大多数的选题都围绕“环境监测系统”展开，说明部分学生的创新意识有待进一步激发，专业自豪感不够强烈，缺乏应用专业知识可以解决具体的民生问题的意识。

同时根据开课前对学生的调查问卷可知，80%的学生此前未接触过大数据相关课程，对本门课程涉及到的与大数据学科交叉的基础知识了解较少或基本不知道；另外在调查问卷中，全部学生都表示此前没有接触过大规模的物联网大数据，此前接触项目中所产生的数据的复杂程度和数据量都没有达到大数据的规模。

因此，学生在学习过程中，因为大数据基础薄弱，相关理论的学习会存在一定困难；因为未接触过大规模数据的场景，对本课程案例的理解上将存在困难；且本门课程对于物联网专业前修课程的依赖较大，不同学生对前期物联网专业课程的掌握程度不同，会存在较大差异。

（二）教学目标

1、知识与能力目标

知识目标：通过本门课程的教学，使学生能够明确物联网大数据的基本概念，掌握物联网大数据的存储、计算以及可视化技术的基本原理。能力目标：面对不同应用场景，能够利用合适的工具，选择恰当的数据处理方法，为复杂物联网大数据工程问题提供解决方案。价值目标：能够课上课下主动学习，积极探索，在课程项目实现的过程中，能够归纳总结实践经验，不断提高自身的专业能力。

2、思政教学目标

思政目标：通过课程思政教学，进一步强化学生的民族自信，让学生明确物联网大数据在社会发展中的重要作用，建立学生的专业自豪感与社会责任感；在课程实践中培养学生不断创新的意识。

与专业思政目标对应，构建专业思政分类、课程思政目标与课程预期学习效果的对应关系，具体内容如表1所示。

表1 专业思政分类、课程思政目标与预期学习效果对应关系表

三、教学内容设计

（一）教学重点与难点

1、教学重点

流数据与静态数据的基本概念。

2、教学难点

流计算框架Storm的基本思想及架构，能够分析在什么情况下选择Storm框架。

（二）课程思政元素

本次课程对应思政的目标1、目标2和目标4，具体对应的思政元素如表2所示。

表2 思政目标与思政元素

（三）教学内容设计

本次课程主要教学内容分为三部分，如图1所示。

（1）知识导入：学习案例《“引汉济渭”工程中的物联网大数据》

利用压力管道大数据，基于多维数据及智能诊断预警方法，构建管道安全风险评价指标，对管道运行进行实时监测，发现异常及时预警，确定存在风险的具体管段，并对异常事件进行分级评估，对存在风险的管段实施常规的维护检修工作。引导学生思考，在这个案例中，中压力管道大数据有什么特点？与我们以往接触的大数据有哪些不同？

（2）教学重点内容：流数据与静态数据

通过案例学习，引导学生自己总结流数据和静态数据的区别，同时通过三峡大坝中的水更形象的让学生理解流水据与静态数据，进而引出基于流数据的特点，不能采用之前所学的批处理计算模型去处理流数据，需要流计算模型。

（3）教学难点内容：开源流计算框架Storm

Storm是一种常见的流计算框架，这部分内容让学生掌握storm框架的基本思想与处理流数据的流程，通过举舟山港卸货理货的例子让学生更形象的理解storm处理流数据的流程。

内容2：流数据与静态数据的概念教学内容思政设计内容1：流数据真实应用案例内容3：开源流计算框架Storm基本思想了解世界年吞吐第一大港舟山港，用舟山港卸货理货机制类比Storm处理初级流程，提升民族自信。利用“引汉济渭”工程中的压力管道大数据，建立专业自豪感与社会责任感。三峡大坝做类比，提升民族自豪感

图3.1 教学内容与思政设计

四、教学方法与手段

本次课程充分利用信息化教学平台，融合多样化的教学方法，涉及到的教学方法如图2所示，对应的教学环节如表3所示。

表3 课程的教学方法与手段

图4.1 多样化的教学方法

五、教学过程

（一）【课前】

学生：

1、下载学案：提前了解本次课学习目标、重难点以及主要内容。

2、课前预习：观看微课视频、阅读教材、查阅课件，以小组形式完成课前讨论问题，并记录存在的问题；以个人形式完成作业系统中的预习测试题。

教师：

1、了解学情：利用学习平台统计学生线上视频的学习情况，包括学习人数、学习学员、学习时长；查看作业平台课前测试结果。

2、梳理问题：统计学生存在的问题和课前测试错误率较高的试题。

3、教学准备：针对问题设计预案。

（二）【课中】

1、课前练习与学习反馈（10分钟）

（1）课前练习

利用希沃品课限时答题，检查上节课内容Spark的掌握情况，根据学生作答的错误情况能够检测学生掌握情况并针对性的讲解，同时通过未作答名单完成考勤。

学习反馈

根据课前统计的问题和课前测试结果，点评上次课学生课后任务的完成情况和学生的课后总结，进行学习反馈。

2、知识导入：学习案例《“引汉济渭”工程中的物联网大数据》（25分钟）

（1）观看视频：《如何让水倒流？中国人耗时15年实现！引汉济渭工程》，让学生了解引汉济渭工程的施工难度、检修难度。

（2）小组讨论：如何利用物联网的智能感知中设备，对管道运行进行实时监测，发现异常及时预警，减轻人工检修负担。

学生分享：以小组为单位分享本小组方案。

教师总结：讲授压力管道监测系统的组成，

基于

压力管道大数据

，构建管道安全风险评价指标，对管道运行进行实时监测

。

问题

扩展

：在这个案例中，压力管道大数据有什么特点？与我们以往接触的大数据有哪些不同？

3、流数据与静态数据（20分钟）

（1）学生归纳总结：上述案例压力管道大数据都有哪些特点？

（2）内容回顾：在之前所学过的批处理计算案例“统计全国人民姓氏”中，全国人民姓名构成的大数据有哪些特点？

（3）教师讲授：类比三峡大坝中的水和三峡水库中的水，更形象地让学生理解流水据与静态数据。

4、开源流计算框架Storm（30分钟）

（1）提出问题：如何处理源源不断到达的流数据？

（2）举例子：我国舟山港，全自动化港口，连续12年货物吞吐量全球第一。对于港口来说，时间就是金钱，需要及时处理海上源源不断到达的大批量货物，这点跟流数据类似，可以通过港口处理货物的流程探究流数据的处理思想。

（3）观看动画：自动化港口卸货理货机制

（4）教师讲授：

通过舟山港处理货物的流程：货源→桥吊→内集卡→堆场→外集卡

类比storm处理流数据的流程：数据源→sqout→streams→bolt→新的streams

（5）小组讨论：当存在多个处理逻辑时，数据流如何选择？

（6）归纳总结：总结并补充学生观点，讲授groupings的方式。

5、课程总结（5分钟）

（1）教师引导，结合提问，和学生一起完成本次课的小结。

（2）布置课下任务：探究如何构建高效的storm计算模型？

（三）【课后】

1.学生完成思考题与作业平台的测验，有能力的同学根据课后资源实现动手实践。

2.教师通过钉钉群为学生进行课后辅导和答疑。

六、教学评价

本课程的思政教学评价贯穿课程的全部教学环节，从定性和定量两个角度进行学习效果评价，包括形成性和终结性；成果形式多样化，包括课堂表现、调查问卷、调研报告、三级项目和期末试卷。具体的课程思政评价设计如表3所示。

表3 课程思政学习效果评价设计

本次教学课程思政效果的评价从以下几个方面进行：

定性评价——

课堂表现情况

（形成性）

利用希沃品课的观点类答题和课堂小组讨论，通过观察学生的积极参与程度、发言质量和思考深度，定性评估学生对案例内容的理解和思考能力。

定量

评价——

三级项目

的项目成果物

（终结性）

本课程三级项目为自主命题项目，项目成果物考核维度加增加“选题的社会价值”，定量评估课程思政教学对学生利用所学专业知识解决社会民生问题的社会责任感的培养情况。

图6.1 项目成果物的采分点

定量评价——

期末考试

（终结性）

在期末考试题目中，尤其是对记忆类KT点的考核，充分利用学习过的思政案例，而不是直接去考核学生概念问题，这样考察学生对课程知识点的掌握情况的同时，也能考察学生对案例的理解程度，从一定程度上反映出课程思政效果。例如，本次课程中的案例在期末考试中可用来考核第一章的知识点：物联网大数据中数据、信息、知识的概念。具体如下：

图6.2 思政案例在期末试卷中考核

七、思政教学反思

（一）思政教学的意义与价值

1、培养学生的社会责任感

通过本门课程的思政教学能够引导学生关注社会问题，培养学生的社会责任感。在课程中，学生通过学习物联网大数据的特点以及存储和计算方法，了解物联网大数的应用场景，从而认识到大数据处理对社会发展、民生问题等多方面的重要性和责任，培养学生关爱社会、关心他人的意识。

2、培养学生的创新思维和实践能力

本课程的思政教学注重培养学生的创新思维。通过课程的学习，学生将接触到大量的实际案例和实践项目，学习到大数据处理的相关技术和方法，培养学生的数据分析能力、问题解决能力和创新能力。

培养学生的信息素养和科学精神

本课程思政教学还能够培养学生的信息素养和科学精神。在课程中，学生将学习到大数据的相关知识和技术，了解到信息时代的信息爆炸和信息不对称的现象，培养学生的信息筛选和分析能力，增强学生对信息的敏感性和批判性思维，培养学生的科学态度和科学方法。

（二）思政教学的成效和特色

1、思政教学的特色

（1）将思政与案例教学相结合，创建“润物无声”的思政教学情境。通过情境引导，融入思政，建立五步“探究式”案例教学方法，持续关注国家重点支持项目中物联网的应用情况，以改善民生、科技强国为出发点，将思政元素融入情境中，部分案例如下图所示。

图7.1 思政融入的探究式五步案例教学

（2）多模式相结合的教学手段，利用思政元素增添课堂趣味性。采用视频观摩、动画分解、案例学习、互动交流、创意探讨、动手实践相结合的教学方式，巧妙的将思政元素变成课堂中有趣的部分，增加学生的学习兴趣。

（3）设计全过程的评价模式，提升思政教学效果。设计了贯穿全过程的形成性思政评价和终结性思政评价，结合课堂上学生学习行为的动态观察和课后学习效果的跟踪评估，实现教学过程和教学结果的动态统一。

2、取得的成效

通过课程思政教学，学生三级项目中出现越来越多的解决社会民生问题类的题目，例如：《基于区块链的农产品溯源系统》、《全国粮食生产量及降雨量分析》、《浙江省水资源利用情况分析》等等。

学生作品《基于物联网的智慧环保大数据分析与研究》获辽宁省第九届“互联网+”大学生创新创业大赛铜奖。

图7.2 学生三级项目

图7.3 学生获奖证书

（三）思政教学的改进措施

1、在思政要素的选择上，继续挖掘与课程知识紧密的育人元素。可以增加物联网大数据对社会经济发展、公共管理等方面的影响，注意元素的时效性和影响力并不断更新，思政案例的数量和质量都有待提升。

2、在教学过程中，应更加注重学生的参与和互动，鼓励学生提出问题、分享观点，充分利用团队学习，引入组内自评、他评、小组互评的评价方式，从学生的课堂表现上更多的获得学生学习效果信息。

3、在评价与反馈上，设更全面的评价方式，既注重对学科知识的评价，也注重对思政教育目标的评价。及时反馈学生的学习情况和表现，帮助学生认识自身的优势和不足，指导学生的学习和成长。

八、教学资源拓展

（一）课前

1、教学课件、教案

2、案例文档

3、微课视频

（二）课中

1、视频资源：三维地图看世界之《如何让水倒流？中国人耗时15年实现！引汉济渭工程》

https://www.bilibili.com/video/BV1si4y117im/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

2、动画资源：舟山港自动卸货理货机制

（三）课后

1、提升学习

Storm实战教程：https://dblab.xmu.edu.cn/blog/376/

2、课后习题